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定義-ランダムフォレストの意味
ランダムフォレストは、変数のセットを分析する多数のランダムな決定木を開発する機械学習に適用されるデータ構造です。 このタイプのアルゴリズムは、テクノロジーが複雑なデータを分析する方法を強化するのに役立ちます。
Techopediaはランダムフォレストについて説明します
一般に、決定木は機械学習タスクで一般的です。 ランダムフォレストでは、エンジニアはランダムな決定木のセットを構築して、さまざまな適用変数配列を使用して、データマイニングから知識をより慎重に分離します。 ランダムフォレストの背後にある哲学を説明する1つの方法は、ランダムツリーに重複があるため、エンジニアはさまざまなツリーでデータを冗長に調査し、特定のデータ結果をサポートする傾向とパターンを探すシステムを構築できることです。 たとえば、5つのランダムツリーがサブセットから同じ変数に関する情報を提供し、そのうちの4つが同意する場合、機械学習アルゴリズムはその「多数決」を利用して確率に基づいてモデルを構築できます。 さまざまな種類の機械学習では、ランダムフォレストのような構造は、技術システムがデータを掘り下げ、より高度な分析を提供するのに役立ちます。
